12月5日下午，2025紡織服裝行業數字化轉型大會在江西省九江市召開。會上，中國紡織工業聯合會黨委書記、會長孫瑞哲作《人工智能驅動紡織服裝行業新質生產力》講話。以下為講話全文：
人工智能驅動紡織服裝行業新質生產力
--2025紡織服裝行業數字化轉型大會講話
中國紡織工業聯合會黨委書記、會長 孫瑞哲
2025年12月5日
黨的二十屆四中全會擘畫藍圖，引領未來。全會將“建設現代化產業體系，鞏固壯大實體經濟根基”置于戰略任務的首位，強調要“促進實體經濟和數字經濟深度融合”，“全面實施‘人工智能+’行動”，“搶占人工智能產業應用制高點，全方位賦能千行百業”。這為新時期紡織現代化產業體系建設提供根本遵循和重要指引。
當前，數字化轉型已不是單純的技術迭代，而是一場觸及生產方式、產業形態與價值模式的范式革命。立足當下，面向未來，本次會議聚焦數智化轉型議題，透過紛繁復雜的技術表象，探尋AI帶來的產業變革與時代機遇。這既是貫徹落實四中全會精神的積極實踐，也是在承前啟后的關鍵節點，尋找產業升級路徑的有益探討。大會的舉辦具有重要意義。借此機會分享幾點認識。
一、要理解數字化轉型對紡織行業發展的重大意義
圍繞高質量發展要求，紡織服裝行業正在向“創新驅動的科技產業、文化引領的時尚產業、責任導向的綠色產業、以人為本的健康產業”躍遷。在這一進程中，數字化轉型不是簡單的技術升級，而是建設現代產業體系的戰略杠桿與核心變量。
第一、重塑動力機制，推動從“要素驅動”向“創新涌現”的系統升級。數字經濟構成全新的創新生態，通過技術、數據與業務的深度融合，數字化成為連接材料創新、工藝創新、制造創新的“神經網絡”。不僅打破產業鏈上的信息壁壘，更使得產業創新邏輯從單點技術突破，進化為全鏈條的系統性創新。
第二、重構價值形態，驅動從“物質生產”向“文化引領”的范式轉型。通過數據要素的賦能，數字化將無形的文化價值轉化為可計算、可感知的生產力。從AI輔助設計的源頭創新，到虛擬現實的場景構建，數字化將產業重心從產品延展到服務，構建起從實體到虛擬的價值生態。
第三、變革治理模式，實現從“粗放增長”向“精益治理”的根本轉變。通過智能算法優化工藝參數與管理體系，數字技術從源頭大幅提升資源效率，遏制污染物產生。區塊鏈構建的透明供應鏈體系，不僅為碳足跡追蹤與綠色認證提供可信底座，更是綠色金融與貿易的關鍵支撐。這使得產業確立了“減碳、降污、擴綠、增長”協同并進的精益治理新格局。
第四、升華服務屬性，完成從“供給產品”向“保障健康”的角色跨越。紡織行業正在深度融入大健康場景，構建起保障生活健康、生命健康與職業健康的價值網絡，實現產業價值向服務民生與人文關懷的回歸。比如通過智能可穿戴設備實現對人體健康的實時感知，通過智能改造優化勞動環境等。
二、要把握紡織行業數字化轉型的現實基礎與特征趨勢
紡織是兩化融合實踐最早也是最充分的行業之一。截至2025年9月，行業兩化融合水平為64.8。數字技術應用覆蓋面不斷增大，截至2025年9月，紡織服裝行業在研發設計、生產制造、運營管理等關鍵業務環節全面數字化的企業比例達到64.9%，高于全國制造業61.3%的平均水平；關鍵工序數控化率達到65.3%，高于全國消費品行業64.4%的平均水平。工業軟件應用普及率穩步提高，截至2025年9月，紡織企業數字化研發設計工具、ERP、PLM和MES普及率分別達到84.9%、71.1%、30.2%和32.3%，均實現較快增長；紡織企業生產設備數字化率、數字化設備聯網率分別達到59.1%、53.5%，高于全國制造業57.9%、52.6%的平均水平。紡織行業網絡化協同化企業比例、工業電子商務普及率分別達到51.3%和72.2%，高于全國制造業47.2%和71.9%，紡織企業智能化網絡化水平不斷提升。紡織行業數智轉型成果豐碩、走在前列。
一是從標準生產向柔性制造轉變。以數據驅動生產，通過智能制造滿足“小批量、多品種、個性化、定制化”需求，成為重要趨勢。波司登通過建成全鏈路智能工廠，構建起“以銷定產”的柔性供應鏈；南山智尚憑借3D設計軟件實現“72小時極速反應”，定制訂單占比達35%。柔性制造能力的背后，是數智的深度賦能。
二是從單點突破向系統集成轉變。企業已經從“頭痛醫頭、腳痛醫腳”的局部改造，走向全流程、全要素、全場景的系統性重塑。羅萊生活部署MES/WMS系統，供應鏈協同效率提升80%。數據流、業務流、價值流深度融合，技術工藝、組織結構、管理模式全方位重構，行業正通過構建智能平臺，實現全價值鏈的系統性躍升。
三是從封閉競爭向開放協同轉變。數字經濟打破企業邊界、產業邊界、地域邊界，催生全新的協作模式。華孚科技開展“東推西訓”上虞+新疆聯動模式，打造跨環節、跨企業的算力協同增值空間。萬物互聯、創新協同、價值倍增，開放開源正成為現代紡織的重要形態。
三、要明晰人工智能在紡織行業的應用創新與豐富場景
人工智能是當前數字化轉型的最大變量。今年以來，從《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》到《關于增強消費品供需適配性進一步促進消費的實施方案》相關政策密集出臺，各個地方重點推進，智能經濟進入發展快車道。
中國紡聯把人工智能作為行業未來發展的關鍵領域，深化服務，引導實踐。積極推動AI 技術在垂直領域、細分場景的普及應用。圍繞頂層設計與路徑探索，開展《紡織行業數字化轉型及人工智能應用的路徑》專題研究，發布《紡織服裝行業人工智能應用分析報告》，為行業提供權威指南；推動工具創新，優化紡織產品開發數據分析與決策平臺、AI 圖案設計平臺DPI SPACE，賦能色彩、圖案、面料及終端產品開發；推出AI 應用模型AiTA，為行業提供高價值數據庫、知識庫、模型庫；開展中國首屆棉服AI設計大賽、首屆中國（渠縣）戶外紡織服裝AI設計大賽等多項賽事，加速技術普及應用。相關工作取得積極成效。人工智能在紡織行業應用正在快速從概念驗證走向規模落地，從單一場景走向系統集成。
�。ㄒ唬〢I驅動設計研發，打造產品敏捷創新的數字化流程
AIGC等新一代人工智能技術正在改變傳統設計模式。款式生成、花型設計、色彩搭配、數字樣衣等技術使得設計速度大幅提升，設計創新能力顯著增強。3D數字樣衣和面料仿真使樣品開發更快、成本更低。如萬事利花型設計大模型實現個性化定制，凌迪style3D平臺大大降低樣品設計周期，青島輕鏈平臺大幅度降低設計成本費用。以大數據和AI算法為基礎的紡織服裝行業趨勢預測模型幫助企業洞察市場變化，AI正在把傳統經驗型設計模式，轉變為“數據驅動+智能生成”的新范式。
�。ǘ〢I融入智能制造，實現自適應型的精準生產模式
人工智能技術推動生產過程從經驗驅動轉向數據驅動。紡織生產設備故障預測、預測性維護，有效減少停機時間，提高生產效率。生產工藝通過AI自動調整參數，優化工藝，實現節能降耗。服裝企業生產根據AI算法，按比例進行拆分和套排，實現訂單配比最小分配，有效降低成本，如深圳博克科技智能排料系統平均降低服裝企業原料成本1.5%。AI智能檢測解決織造企業瑕疵檢測難題，提高產品合格率和效率，如廣東溢達邊織邊檢系統和智能驗布機有效降低疵布率。AI技術使企業產品質量更穩定、能耗更低、成本更可控。
�。ㄈ〢I構筑柔性供應鏈，打造高效協同的智能生態
AI通過數據驅動，使紡織服裝供應鏈邁向柔性、高效與協同。在生產環節，AI視覺質檢與智能排產優化工藝流程，提升制造能力與產品質量，如桐昆集團連接超 25000 臺設備和超 150 萬個關鍵工藝數據采集點位，實現跨設備、跨系統、跨廠區、跨地區的數據“全局可視 ”。AI與“產業大腦”相結合打通信息孤島，實現面料精準匹配、產能靈活調度與全鏈路數據可視，構筑供應鏈上下游深度協同的生態網絡，實現以市場實時需求為導向的快速響應，如柯橋“AI 布 ”大模型，依托 30 萬塊面料數據、全國40%印染產業數據、28%印染產能數據賦能全產業鏈。
（四）AI賦能品牌發展，形成以消費者為中心的產品觸達
AI正深度重構紡織服裝品牌的營銷與消費者觸達方式，通過分析社交媒體、搜索趨勢等海量數據精準預測流行需求，指導產品開發與市場投放，利用AIGC批量生成個性化營銷內容與虛擬試穿體驗，實現創意提效與沉浸式互動，并基于用戶行為數據構建動態畫像，在電商、社交平臺等全渠道實現“千人千面”的精準觸達與推薦，構建起以消費者為中心、從預測到觸達全程智能化的敏捷營銷閉環，顯著提升轉化率與品牌忠誠度。
（五）AI推進綠色發展，促進精細化管理與資源循環利用
AI通過賦能全鏈條的精細化管理與技術創新，成為推動紡織行業綠色發展的核心引擎。在生產環節，AI算法能優化能源消耗、精準控制染化料投放，并利用視覺檢測減少面料瑕疵和浪費，從源頭實現節能降耗與減污。在資源利用方面，AI助力開發循環纖維新材料，并通過對廢水、廢料的智能監測與循環規劃，提升資源再利用效率。從節能優化到化學品減量，從碳足跡管理到循環再制造，AI驅動行業從高耗能的傳統模式，向可追溯、可循環的可持續發展模式系統性轉型。
四、要理清人工智能的發展趨勢與現實瓶頸
當前，人工智能創新涌現、快速迭代，呈現出三大演進趨勢，深刻改變著產業的運行邏輯與價值創造方式。
（一） 執行邏輯“代理化”：從“流量入口”到“服務接口”的業態重構。人工智能正在強化領會意圖、拆解任務、自主決策、閉環執行的能力，垂類模型專業能力不斷提升。Gartner預測，到2028年至少15%的日常工作決策將由AI agent自主完成。這將催生商業邏輯的重構，比如AI Agent正在代替人做出消費決策，推動消費模式從“搜索（Search）”向“代理（Agency）”轉變。企業需要探索從關注搜索引擎優化（SEO）轉向生成式引擎優化（GEO），更好地建立算法信任。
�。ǘ� 能力邊界“實體化”：從“認識世界”到“改造世界”的延展。“具身智能”與“空間智能”的突破正在打破虛實藩籬。機器人在紡紗、絡筒換筒等環節已實際應用，新鳳鳴5G工廠的智能巡檢機器人可實現設備狀態及時精準預警。AI的能力正從理解數字空間向操控物理實體延展。以World Labs的Marble系統、商湯的“Puffin”為代表的空間智能技術，正在推動機器人從“適應程序”走向“適應環境”。未來，縫制、整燙等非標柔性環節將有望實現無人化作業。
�。ㄈ� 應用底座“普惠化”：從“機器換人”到“人機耦合”的生產關系重塑。隨著算法迭代（如DeepSeek）與開源生態成熟，AI推理成本呈指數級下降，正演變為像電力一樣即取即用、按需付費的“普惠基建”。貝恩預計，到2035年，人形機器人物料清單（BOM）成本將下降60%至70%�！皵底謫T工”照進現實。人類角色從“執行環節”向“監督決策”躍遷，“共事、共治、共生”的人機關系正在形成。企業需要堅持以人為本，完善人機關系治理，釋放人機協作最大勢能。
但整體來看，智能經濟仍處于萌芽和探索期。MIT報告顯示，95%的組織尚未從AI投入中獲取實質價值。行業智能化發展還面臨瓶頸。大多數企業仍處于數字化轉型的爬坡期，管理與設備的數字底座尚未夯實，距離人工智能的實質性落地存在顯著的“能力代差”�！皵祿聧u”現象依然突出，行業生產領域的關鍵數據標準和注釋協議缺位，導致相關數據采集難、規�；Ｐ陀柧氹y，制約了AI模型精度的提升與行業應用的縱深拓展。我們既要沉下心來補齊數字化短板，更要攜起手來打通數據流通的標準化堵點，更好釋放智能紅利。
五、要推動紡織行業的智能轉型與原生創新
面向未來，行業需樹立“智能原生”思維，堅持第一性原理，系統性推動行業數智轉型。
�。ㄒ唬┩苿有袠I大模型和場景小模型協同發展
紡織行業需要構建“紡織智能大模型”，同時在工藝優化、疵點檢測、排產調度等領域形成大量“小模型”。大模型提供共性知識與通用能力，整合全產業鏈數據，實現跨環節智能決策支持，小模型專注垂直場景的精細化調優，通過具體場景持續迭代，提升實用性與響應精度，二者協同推動AI在復雜多變的紡織場景中實現深度落地與規�；瘧茫苿蛹徔椫圃煜蜃灾鞲兄�、動態優化、預測性維護的智能化階段演進，為行業高質量發展提供堅實技術支撐。
�。ǘ┘涌靻吸c智能向全流程協同智能演進
AI將貫穿紡織服裝行業設計、生產、物流、銷售等全鏈條，實現跨環節數據聯動與智能決策。企業不再局限于單點提升，通過構建產業級智能體系統，打通上下游信息孤島，提升整體運營效率。隨著端邊云協同架構的完善，實時化、低延遲的AI服務將在行業工廠端廣泛應用，推動柔性制造與個性化定制模式發展。消費端需求變化將加速反向驅動生產端智能化重構，AI助力實現從“以產定銷”到“以需定產”的范式轉變。未來，紡織行業將逐步形成“數據驅動、模型賦能、協同進化”的智能生態體系，在技術迭代與應用深化中持續釋放生產力，實現生產要素的高效配置與價值重塑。
（三）強化人工智能與綠色制造深度融合
AI將深度融入紡織行業綠色轉型，推動能耗、排放與資源利用的智能化管控。通過構建覆蓋全產業鏈的碳足跡追蹤模型，實現從原料采購到成品交付的全生命周期環境影響評估。AI算法結合物聯網感知數據，優化染整工藝參數，降低水耗與能源消耗，減少廢棄物產生。在循環利用環節，智能分揀系統提升廢舊紡織品再利用率，助力閉環生產。同時，基于數字孿生技術搭建綠色制造仿真平臺，提前預測并優化產線生態效益。政策引導與技術賦能協同發力，推動紡織行業向低碳化、可持續發展邁進，打造綠色新質生產力。
（四）完善開放協同的AI創新生態
未來紡織服裝行業的AI賦能，需要紡織產業鏈上下游企業、科研機構與技術平臺共建共享AI研發資源，推動數據、算法、算力等要素的開放協作。通過新型智能創新聯合體，加速知識流動與技術創新，形成協同攻關、成果共享、風險共擔的生態機制。紡織行業將加快形成以龍頭企業牽頭、科研院所支撐、中小企業協同的創新模式，推動AI技術在纖維研發、綠色印染、智能倉儲等關鍵環節突破，助力傳統制造業向智能化、綠色化、高端化躍遷。
新的時代已經開啟，唯有智存高遠，心中有數，才能決勝未來。讓我們一起努力。
